飞书AI绝活大会：100个CLI实战案例与Agent工作方式

WaytoAGI

如何让飞书真正替你干活？

飞书「AI绝活大会」AJ、牛晶泾、张咋啦三场分享全整理

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上周末，400 多位朋友聚到杭州，参加了飞书的「AI 绝活大会」。

这次活动非常丰富，第一天是创作者小聚，人人都来动手 vibe coding，现场诞生了 23 个绝活；第二天将近300人分组动手，90 分钟搓出来了 35 个作品。

关注我们的老朋友都知道，WaytoAGI 的知识库就是在飞书上建立起来的，自从飞书 CLI 发布后，我们的工作效率也往 5x 的速率跑，还举办过好几场「飞书 CLI」相关的活动。

所以，WaytoAGI 发起人 AJ 这次在活动上的分享，也是她自己在过去几个月中的飞书 CLI 实战手记，里面有她做过的 100 个真实案例。

💡 AJ 分享的网页版 PPT，公众号私信「AI绝活」获取

除了 AJ 分享的内容外，我们还收集了 X 大 V 张咋啦分享的「4 个可以立刻落地的 AI-native 工作方式」，以及飞书开放平台产品经理牛晶泾分享的「怎么和 AI 协同，把 Agent 接进飞书群聊」。

01 AJ：100 个飞书 CLI 真实案例

如果一天要处理 7 条会议纪要、3000+ 条聊天信息、上百份活动报名表，你会怎么办？

这是 AJ 每天都在面临的日常，她把这些案例做成了一张表格，点击能跳转飞书链接查看成果。

先补充一下背景：飞书 CLI 是今年 3 月底开源的官方命令行工具，它能让 Claude Code、Codex 这类 AI 编程工具直接读写你的飞书，文档、消息、妙记、多维表格、日历都能操作。开源第一个月 GitHub 星标就破了万。

AJ 开场先戳了一个很多人都有体感的痛点，飞书里不缺信息，缺的是下一步。

会议录了很多，没时间回听；

群聊里定下来的事，几个小时后就被新消息刷走；

同一个项目散落在好几份文档和妙记里；

方案写完了，还要手动建表、填数据、发群……

知识库越建越大，想找一个可信的答案反而越难。顺着这个痛点，AJ 开始让 Agent 进入真实工作现场。它知道资料在哪里、上下文是什么、结果应该写回哪里。

100 个案例跑下来，AJ 沉淀出一套五步循环：找、读、理、写、验。

• 找：先定位，时间、人物、项目
• 读：理解原文和上下文
• 理：去重、分类、分级
• 写：把结果写回现场，文档、Base、群聊
• 验：重新读取确认，记录数、权限、链接都要再查一遍

简单任务可能前两步就够了。但任务越重要，越要走到最后一步。

她还给这件事分了四个段位。从 AI 找会议或文档开始，到整理这些内容、产出能直接交付的内容，最后持续维护。一次性的任务和长期系统的差别，就在这四级之间。

第一个，每日妙记复盘。

比如一天有 7 条妙记，接近 7 小时，根本不可能回听。但可以让 Agent 每天自动搜索当天全部妙记，去重，按 A/B/C 分级，算出时间分布，再给出第二天的行动建议，A 级的 6 条进入深处理队列。

第二个，群聊治理。

一个课程群积了 3561 条消息，Agent 识别出里面的问题，合并重复问法，补上回答，清理敏感信息，最后沉淀成 13 组可搜索的 Q&A。课程录播在哪看、作业能不能组队，这类被问了八百遍的问题，终于沉淀成了能留下来的知识。

第三个，一个想法变成 14 天试点。

妙记和许愿池 thread 里的讨论先被整理成方案，方案落成文档，文档链接和摘要又自动回复到原来的讨论串里。结果回到了它诞生的地方。

第四个，方案写完，系统自己长出来。

活动目标决定 Base 字段，字段决定报名表单，表单数据又回流到 Base。文案、报名入口、运营底表，全部来自同一套上下文，不用人工搬三遍。

第五个是我觉得最能体现分寸感的，几百份报名的批量筛选。

Agent 统一字段、分批打标，每个候选人保留推荐理由和风险提示，形成一份可复核的名单。高影响的判断，仍然交给人来做最终确认。

100 个案例按场景分成六类，能很清晰地看出把时间花在了哪里。

案例讲完，AJ 总结了三个规律：

1.大部分工作是整理已有信息。团队通常已经拥有足够多的资料，缺的是结构、判断和承接。

2.文档是中间层。群聊和妙记产生信息，文档形成共识，Base 负责持续维护。

3.校验产生信任。记录数、字段、权限、链接，都需要重新读取确认一遍，这是成本最低的信任。

怎么给飞书 CLI 下任务，她也总结了一个五要素模板。

• 范围：哪个时间段、哪个群、哪个项目。
• 目标：要解决什么问题
• 处理：去重、分类、分级还是脱敏
• 交付：写成文档、Base、表单还是直接回复
• 校验：完成后重新检查什么

照这五要素写任务，和「帮我整理一下群聊」这种一句话需求比，效果差距非常大。

最后是 AJ 最想分享的 6 条经验，希望对你的工作也能有帮助。

02 牛晶泾：24 小时在线的数字员工

牛晶泾是飞书开放平台产品经理，她分享了怎么和 AI 协同工作，把 Agent 接进飞书群聊，@ 一下就能唤起一位 24 小时在线的聪明同事。

整个过程一共分 7 步，这里先简单总结下。

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1.买一台海外云服务器，2 核 4G 大约 24 美元一个月。

2.在上面装好 Claude Code 或者 Codex。

3.让它自己安装 lark-cli 和 lark-channel-bridge 这两个开源工具，从此你在飞书里发消息它就能收到。

4.给它发一段 onboard 提示词，让它扫群聊记录和妙记，自己建知识库、写人设。

5.做安全加固，服务器上防火墙、密钥登录，Agent 这边把转账、删除、对外发布这类红线写进人设。

6.然后拉进工作群，注意飞书有个规则，群里机器人要被真实 @ 到才能收到消息，手打的「@名字」它是收不到的。

7.最后给它设两个自生长 loop，每天晚上写日记整理当天学到的东西，每次被同事纠正就把新知识记进自己的知识库。

再往前一步，是这次资料里最前沿的部分：「智能体入会」。

顾名思义，这个能力是让 Agent 直接进到会议里。目前开放的能力包括：会中实时逐字稿、语音输入输出、会前会中会后的事件、投屏文档、读取和发送弹幕表情，甚至可以控制开麦闭麦。

玩法共分三档：

第一档，Agent 入会但不出声，边听边思考、查资料、干活，结果私信发给你。已经跑通的 demo 有会议里语音下指令做 oncall 故障排查、会后自动生成事故总结。

第二档，语音交互但浅思考，当场用语音应答，比如接 GPT Realtime 2.0 做同声传译，比如给销售做话术通关陪练，练完直接打分出报告。

第三档还在探索，深思考加语音控场，AI 独立主持人。资料里还有一段全 Agent 模拟会议的视频，主持人、发言人、气氛组、组织者，全是 Agent。

这个能力目前在灰度中，期待上线！

03 张咋啦：4 个 AI-native 工作方式

张咋啦分享的是「4 个可以立刻落地的 AI-native 工作方式」，视角从个人拉到了组织。

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她用电力革命作比：升级单个工具，不会自动带来生产力跃迁。就像工厂的效率提升，光靠通上电还不够，得把工厂整个重新设计一遍。

四个做法分别是：

1.所有会议默认录制，妙记是给 Agent 最重要的 context，会议的结束是工作的开始。

2.做团队共用的 Agent，参考 Shopify 的实践，Agent 只能在群里聊天、禁止私聊，让员工在工作现场学习。

3.做 skill 的时候别只给自己做，给上下游做，组织的低效大多卡在人与人的依赖上，AI 时代公司应该围绕 loop 而非职能重组，一个人端到端负责一个闭环。

4.审美也是一种生产力，People don't read，把「变好看」交给 AI，用 HTML 这种 Agent 擅长的语言做可视化沟通。

结尾，张咋啦还留了一个问题：这个时代的 builder 最重要的素质是什么？

它给的答案是三个词：Agency、Taste、Distribution。

爱折腾的主观能动性，对用户和产品的品味，加上讲故事让人行动的传播能力。

做东西这件事，中间那步「把它做出来」变简单了，两头的「决定做什么」和「推广出去」反而变难了。

听完分享，这场活动最特别的部分才开始，所有人现场动手。

90 分钟能干什么？放在两年前，大概够开一次需求评审会。但现在，够 35 个作品从想法跑到能上台演示。

回到 AJ 那场分享的最后一页，就一句话，让 Agent 在真实工作里留下结果。

飞书里从来不缺信息。现在，缺的那个「下一步」，也有人把路趟出来了。

100 个案例，只是开始，下一个绝活，可能就是你的。

AI 绝活大会还会继续。下一站，7 月 25 日北京见！

本文资料

AJ / 牛晶泾 / 张咋啦 完整 PPT 与资料：公众号私信「AI绝活」获取

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